文章 2024-04-30 来自:开发者社区

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化(下)

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1498749 具有固定缺陷地中海贫血的人患心脏病的可能性更高 ggplot(heartDiseaseData,...

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化(下)
文章 2024-04-30 来自:开发者社区

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化(上)

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用,尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病(例如心脏病)的存在或不存在方面发挥重要作用(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 ...

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大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-24 来自:开发者社区

数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22262 在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)。但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据(查看文末了解数...

数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化
文章 2024-04-24 来自:开发者社区

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息: 这个数据集(查看文末了解数据获取方式)可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病。 目标: ...

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
文章 2024-04-24 来自:开发者社区

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息: 这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病。 目标: 主要目的是...

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-2

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-1 https://developer.aliyun.com/article/1489347 执行机器学习算法 Logistic回归 首先,我们将数据集分为训练数据(75%)和测试数据(25%)。 ...

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-2
文章 2024-04-22 来自:开发者社区

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-1

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息: 这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病。 目标: 主要目的是预测给定的人是否有心脏病,借助于几个因素,如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。 我们在这个问题上使用的算法是: ...

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病-1
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

在讨论分类时,我们经常分析二维数据(一个自变量,一个因变量)。但在实际生活中,有更多的观察值,更多的解释变量。随着两个以上的解释变量,它开始变得更加复杂的可视化。 数据 我们使用心脏病数据,预测急诊病人的心肌梗死,包含变量: 心脏指数 心搏量指数 舒张压 肺动脉压 心室压力 肺阻力 是否存活 ...

R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

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